MATLAB中movmax函数用法

目录

语法

说明

示例

向量的中心移动最大值

向量的尾部移动最大值

矩阵的移动最大值

包括缺失值的移动最大值

基于样本点计算移动最大值

仅返回满窗最大值


        movmax函数的功能是求得移动最大值。

语法

M = movmax(A,k)
M = movmax(A,[kb kf])
M = movmax(___,dim)
M = movmax(___,nanflag)
M = movmax(___,Name,Value)

说明

M = movmax(A,k) 返回由局部 k 个数据点范围内的最大值组成的数组,其中每个最大值基于 A 的相邻元素的长度为 k 的滑动窗计算得出。当 k 为奇数时,窗以当前位置的元素为中心。当 k 为偶数时,窗以当前元素及其前一个元素为中心。当没有足够的元素填满窗时,窗将自动在端点处截断。当窗被截断时,只根据窗内的元素计算最大值。M 与 A 的大小相同。

        如果 A 是向量,movmax 将沿向量 A 的长度运算。

        如果 A 是多维数组,则 movmax 沿 A 的大小不等于 1 的第一个维度进行运算。

M = movmax(A,[kb kf]) 通过长度为 kb+kf+1 的窗计算最大值,其中包括当前位置的元素、前面的 kb 个元素和后面的 kf 个元素。

M = movmax(___,dim) 为上述任一语法指定 A 的运算维度。例如,如果 A 是矩阵,则 movmax(A,k,2) 沿 A 的列运算,计算每一行的 k 个元素的移动最大值。

M = movmax(___,nanflag) 指定忽略还是包括 A 中的 NaN 值。例如,movmax(A,k,"includenan") 在计算每个最大值时包括所有 NaN 值。默认情况下,movmax 忽略 NaN 值。

M = movmax(___,Name,Value) 使用一个或多个名称-值参数指定移动最大值的其他参数。例如,如果 x 是时间值向量,则 movmax(A,k,"SamplePoints",x) 相对于 x 中的时间计算移动最大值。

示例

向量的中心移动最大值

        计算行向量的三点中心移动最大值。当端点处的窗中少于三个元素时,将根据可用元素计算最大值。

A = [4 8 6 -1 -2 -3 -1 3 4 5];
M = movmax(A,3)
M = 1×10

     8     8     8     6    -1    -1     3     4     5     5

向量的尾部移动最大值

        计算行向量的三点尾部移动最大值。当端点处的窗中少于三个元素时,movmax 将根据可用元素的数量计算最大值。

A = [4 8 6 -1 -2 -3 -1 3 4 5];
M = movmax(A,[2 0])
M = 1×10

     4     8     8     8     6    -1    -1     3     4     5

矩阵的移动最大值

        计算矩阵中每行的三点中心移动最大值。窗从第一行开始,沿水平方向移动到该行的末尾,然后移到第二行,依此类推。维度参数为 2,即跨A的列移动窗。

A = [4 8 6; -1 -2 -3; -1 3 4]
A = 3×3

     4     8     6
    -1    -2    -3
    -1     3     4

M = movmax(A,3,2)
M = 3×3

     8     8     8
    -1    -1    -2
     3     4     4

包括缺失值的移动最大值

        创建一个包含 NaN 值的行向量。

A = [4 8 NaN -1 -2 -3 NaN 3 4 5];

        计算向量的三点中心移动最大值,包括 NaN 值。对于包含任一 NaN 值的窗,对应的最大值是 NaN。

M = movmax(A,3,"includenan")
M = 1×10

     8   NaN   NaN   NaN    -1   NaN   NaN   NaN     5     5

基于样本点计算移动最大值

        根据时间向量t,计算 A 中数据的 3 小时中心移动最大值。

A = [4 8 6 -1 -2 -3];
k = hours(3);
t = datetime(2016,1,1,0,0,0) + hours(0:5)
t = 1x6 datetime
   01-Jan-2016 00:00:00   01-Jan-2016 01:00:00   01-Jan-2016 02:00:00   01-Jan-2016 03:00:00   01-Jan-2016 04:00:00   01-Jan-2016 05:00:00

M = movmax(A,k,"SamplePoints",t)
M = 1×6

     8     8     8     6    -1    -2

仅返回满窗最大值

        计算行向量的三点中心移动最大值,但在输出中舍弃使用的点数少于三个的计算。也就是说,只返回从满的三元素窗计算的最大值,而舍弃端点计算。

A = [4 8 6 -1 -2 -3 -1 3 4 5];
M = movmax(A,3,"Endpoints","discard")
M = 1×8

     8     8     6    -1    -1     3     4     5

参数说明

A — 输入数组

        输入数组,指定为向量、矩阵或多维数组。

k — 窗长度

        窗长度,指定为数值或持续时间标量。当 k 是正整数标量时,中心最大值包括当前位置的元素以及周围的相邻元素。

        例如,movmax(A,3) 计算一个由局部三点最大值组成的数组。

[kb kf] — 定向窗长度

        定向窗长度,指定为包含两个元素的数值或持续时间行向量。当 kb 和 kf 为正整数标量时,将基于 kb+kf+1 个元素进行计算。该计算包括当前位置的元素、当前位置前面的 kb 个元素以及当前位置后面的 kf 个元素。

        例如,movmax(A,[2 1]) 计算一个由局部四点最大值组成的数组。

如图所示:

dim — 沿其运算的维度

        沿其运算的维度,指定为正整数标量。如果不指定维度,则默认为第一个大于 1 的数组维度。

        维度 dim 表示 movmax 运算所沿的维度,即指定窗的移动方向。

以一个 m×n 输入矩阵 A 为例:

        movmax(A,k,1) 为 A 的每列计算包含 k 个元素的移动最大值,并返回一个 m×n 矩阵。

        movmax(A,k,2) 为 A 的每行计算包含 k 个元素的移动最大值,并返回一个 m×n 矩阵。

nanflag — 缺失值条件

缺失值条件,指定为下列值之一:

  • "omitmissing" 或 "omitnan" - 忽略 A 中的 NaN 值,并基于较少的点计算每个最大值。如果窗中的所有元素都是 NaN,则 M 中的对应元素是 NaN。"omitmissing" 和 "omitnan" 具有相同的行为。

  • "includemissing" 或 "includenan" - 在计算每个最大值时包括 A 中的 NaN 值。如果窗中的任一元素是 NaN,则 M 中的对应元素是 NaN。"includemissing" 和 "includenan" 具有相同的行为。

SamplePoints — 用于计算最大值的样本点

        用于计算最大值的样本点,指定为向量。样本点表示数据在 A 中的位置。样本点不需要均匀采样。默认情况下,样本点向量为 [1 2 3 ... ]。

        移动窗相对于样本点定义,样本点必须已排序并且包含唯一的元素。例如,如果 t 是与输入数据对应的时间向量,则 movmax(rand(1,10),3,"SamplePoints",t) 将有一个代表 t(i)-1.5 和 t(i)+1.5 之间时间间隔的窗。

        当样本点向量的数据类型为 datetime 或 duration 时,移动窗长度的类型必须为 duration。

        如果样本点的间距不均匀并且指定了 Endpoints,则其值必须为 "shrink"。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/983891.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

linux学习(五)(服务器审查,正常运行时间负载,身份验证日志,正在运行的服务,评估可用内存)

服务器审查 在 Linux 中审查服务器的过程包括评估服务器的性能、安全性和配置,以确定需要改进的领域或任何潜在问题。审查的范围可以包括检查安全增强功能、检查日志文件、审查用户帐户、分析服务器的网络配置以及检查其软件版本。 Linux 以其稳定性和安全性而闻名…

Java中的栈的实现

Java中的栈的实现--双端队列&#xff08;Deque&#xff09; 1. 解释代码2.为什么不用 Stack<Character>&#xff1f;3.使用示例4.Deque 的常用方法5.LinkedList<> 和 ArrayDeque<> 的区别和联系6. 总结 1. 解释代码 Deque<Character> st new ArrayDe…

【Andrej Karpathy 神经网络从Zero到Hero】--2.语言模型的两种实现方式 (Bigram 和 神经网络)

目录 统计 Bigram 语言模型质量评价方法 神经网络语言模型 【系列笔记】 【Andrej Karpathy 神经网络从Zero到Hero】–1. 自动微分autograd实践要点 本文主要参考 大神Andrej Karpathy 大模型讲座 | 构建makemore 系列之一&#xff1a;讲解语言建模的明确入门&#xff0c;演示…

Go_zero学习笔记

<!-- go-zero --> 安装配置 go-zero_github go-zero文档 go install github.com/zeromicro/go-zero/tools/goctllatest goctl --version // goctl version 1.7.2 windows/amd64 gopath/bin/会生成goctl的执行进程(%GOPATH%\bin设置到path环境变量中) 安装protoc&pr…

nats jetstream server code 分析

对象和缩写 jetstream导入两个对象&#xff1a;stream and consumer&#xff0c;在stream 之上构造jetstreamapi。在nats代码中&#xff0c;以下是一些常见的缩写 1.mset is stream 2.jsX is something of jetstream 3.o is consumer 代码分析 对于producer &#xff0c;发送…

高效编程指南:PyCharm与DeepSeek的完美结合

DeepSeek接入Pycharm 前几天DeepSeek的充值窗口又悄悄的开放了&#xff0c;这也就意味着我们又可以丝滑的使用DeepSeek的API进行各种辅助性工作了。本文我们来聊聊如何在代码编辑器中使用DeepSeek自动生成代码。 注&#xff1a;本文适用于所有的JetBrains开发工具&#xff0c…

豆包大模型 MarsCode AI 刷题专栏 004

007.创意标题匹配问题 难度&#xff1a;易 问题描述 在广告平台中&#xff0c;为了给广告主一定的自由性和效率&#xff0c;允许广告主在创造标题的时候以通配符的方式进行创意提交。线上服务的时候&#xff0c;会根据用户的搜索词触发的 bidword 对创意中的通配符&#xff…

Blueprint —— Blueprint Editor(二)

目录 一&#xff0c;Blueprint Header View 二&#xff0c;Blueprint Bookmarks 三&#xff0c;Blueprint Editor Defaults Tab 获取类默认值 一&#xff0c;Blueprint Header View Blueprint Header View 可将虚幻引擎蓝图类和蓝图结构体转换为C代码&#xff1b;在转换过程…

JVM组成面试题及原理

Java Virtual Machine&#xff08;JVM&#xff09;是Java程序的运行环境&#xff08;java二进制字节码的运行环境&#xff09; 好处&#xff1a; 一次编写&#xff0c;到处运行自动内存管理&#xff0c;垃圾回收机制 JVM由哪些部分组成&#xff0c;运行流程是什么&#xff1f;…

解决在windows中docker拉取镜像出现的问题

解决在windows中docker拉取镜像出现的问题 docker pull minio/minio 出现报错&#xff1a; Error response from daemon: Get "https://registry-1.docker.io/v2/": net/http: request canceled while waiting for connection (Client.Timeout exceeded while await…

MySQL基本建表操作

目录 1&#xff0c;创建数据库db_ck 1.1创建表 1.2 查看创建好的表 2,创建表t_hero 2.1 先进入数据库Db_Ck 2.1.1 这里可以看是否进入数据库: 2.2 创建表t_Hero 2.2.1 我们可以先在文本文档里面写好然后粘贴进去&#xff0c;因为直接写的话&#xff0c;错了要重新开始 …

使用Arduino和ESP8266进行基于物联网的垃圾箱监控

使用 Arduino 和 ESP8266 的基于 IOT 的垃圾箱监控系统 在这个 DIY 中,我们将制作一个基于 IOT 的垃圾箱/垃圾监控系统,该系统将通过网络服务器告诉我们垃圾桶是空的还是满的,并且您可以通过互联网从世界任何地方了解“垃圾桶”或“垃圾箱”的状态。它将非常有用,可以安装…

【Academy】HTTP 请求走私 ------ HTTP request smuggling

HTTP 请求走私 ------ HTTP request smuggling 1. 什么是 HTTP 请求走私&#xff1f;2. HTTP 请求走私漏洞是如何产生的&#xff1f;3. 如何执行 HTTP 请求走私攻击3.1 CL.TE 漏洞3.2 TE.CL 漏洞3.3 TE.TE 行为&#xff1a;混淆 TE 标头 4. 如何识别和确认 HTTP 请求走私漏洞4.…

元脑服务器的创新应用:浪潮信息引领AI计算新时代

浪潮信息的元脑 R1 服务器现已全面支持开源框架 SGLang&#xff0c;能够在单机环境下实现 DeepSeek 671B 模型的高并发性能&#xff0c;用户并发访问量超过1000。通过对 SGLang 最新版本的深度适配&#xff0c;元脑 R1 推理服务器在运行高性能模型时&#xff0c;展现出卓越的处…

蓝桥备赛(13)- 链表和 list(下)

一、动态链表 - list (了解) new 和 delete 是非常耗时的操作 在算法比赛中&#xff0c;一般不会使使用 new 和 delete 去模拟实现一个链表。 而且STL 里面的 list 的底层就是动态实现的双向循环链表&#xff0c;增删会涉及 new 和 delete&#xff0c;效率不高&#xff0c;竞赛…

【VUE2】第二期——生命周期及工程化

目录 1 生命周期 1.1 介绍 1.2 钩子 2 可视化图表库 3 脚手架Vue CLI 3.1 使用步骤 3.2 项目目录介绍 3.3 main.js入口文件代码介绍 4 组件化开发 4.1 组件 4.2 普通组件注册 4.2.1 局部注册 4.2.2 全局注册 1 生命周期 1.1 介绍 Vue生命周期&#xff1a;就是…

正则表达式梳理(基于python)

正则表达式&#xff08;regular expression&#xff09;是一种针对字符串匹配查找所定义的规则模式&#xff0c;独立于语言&#xff0c;但不同语言在实现上也会存在一些细微差别&#xff0c;下面基于python对常用的相关内容进行梳理。 文章目录 一、通用常识1.通配符ps.反义 2.…

《C++ 构造、拷贝构造与析构函数:对象的诞生、克隆与消逝之旅》

类的6个默认成员函数 构造函数 是对一个对象实例化时的初始化 例如在C语言中写的堆的时候要初始化StackInit&#xff0c;而c祖师爷写的构造函数本质上就是自动调用初始化。 构造函数默认构造函数自己写的&#xff08;符合规定的显示表达式&#xff09; 注&#xff1a;一般情况下…

使用服务器搭建无门槛ChatGPT WEB应用LobeChat

一、服务器实例配置 ‌实例选型‌ ‌推荐配置‌&#xff1a;‌2核4GB内存‌&#xff0c;保障AI推理和并发访问的流畅性‌67。‌操作系统‌&#xff1a;选择 ‌Ubuntu 22.04 LTS‌&#xff0c;适配Docker环境与LobeChat依赖库‌23。‌安全组规则‌&#xff1a;开放以下端口&…

C/S架构与B/S架构

一、定义与核心区别 C/S架构&#xff08;Client/Server&#xff0c;客户端/服务器&#xff09; 客户端需安装专用软件&#xff08;如QQ、企业ERP系统&#xff09;&#xff0c;直接与服务器通信。服务器端通常包括数据库和业务逻辑处理1。特点&#xff1a;客户端承担部分计算任务…